BirdNET-App

Aus TraunStoaner
BirdNET-App mit DIY Mikrofon in Funktion

Die BirdNET-App wurde von der Technischen Universität Chemnitz und der Cornell University (USA) entwickelt und kann durch einen KI-Algorithmus bereits 3.000 Vogelarten anhand ihres Gesangs identifizieren.

Als Applikation fürs Smartphone (Android und iOS) wurde es bereits mehr als eine Million Mal weltweit heruntergeladen.[1][2]

BirdNET ist eine Forschungsplattform, die darauf abzielt, Vögel anhand von Geräuschen in großem Maßstab zu erkennen.
Stefan Kahl
TU Chemnitz[1]

Funktionsumfang

  • Automatische Erkennung von Vogelstimmen anhand kurzer Audio-Ausschnitte.
  • Visualisierung der Geräusche der Umwelt, man kann sehen, wie Vogelstimmen aussehen.
  • Die App entscheidet aufgrund der Audio-Daten, aber auch anhand von Ort und Datum, ob eine bestimmte Vogelart zu hören ist.
  • Wurde eine Art erkannt, kann man sich Details dazu anzeigen lassen.
  • Jede Beobachtung wird anonymisiert registriert und zu Forschungszwecken ausgewertet.

DIY Mikrofon

Das selbstgebastelte Mikrofon besteht aus einem 4-poligen Klinkenstecker und der Mikrofonkapsel AOM-5024L-HD-R[3] in einem Gardena-Schlauch. Die Verdrahtung erfolgt nach CTIA.

DIY Parabol-Richtmikrofon

Aus einem 18cm großen Lampenschirm wird mit dem oben vorgestellten DIY Mikrofon ein Parabol-Richtmikrofon erstellt.

Profi Mikrofon

In diversen Blogs wird auf das omnidirektionales Kondensatormikrofon EIM-001 von Edutige verwiesen. Es hat geringe Abmessungen 22,5mm x Ø10mm, einen 3,5 mm Klinkenstecker (4-polig), sowie die Verdrahtung nach CTIA.

Internet - Links

YouTube

Literatur

  • Connor M. Wood, Stefan Kahl, Ashakur Rahaman and Holger Klinck: The machine learning–powered BirdNET App reduces barriers to global bird research by enabling citizen science participation. PLOS BIOLOGY, 28. Juni 2022. doi:10.1371/journal.pbio.3001670

Einzelnachweis